2020年数据科学领域的四种发展趋势

新技术的发展产生了大量数据，对我们管理数据的能力提出了更高要求。数据科学就是在这样的情景下诞生，它包括人工智能、深度学习和物联网等各种主题内容。简单来说，我们可以将数据科学视为数据收集、算法计算和数据分析的融合。

数据科学为我们提供了先进的工具和技术，帮助我们自动提取数据，呈现复杂的业务流程。因此，了解数据科学的发展趋势至关重要，下面介绍2020年数据科学领域的四种发展趋势。

人工智能技术继续应用

近年来人工智能已经成为很多企业的主流技术，并将在未来几年内蓬勃发展。尽管我们现在的技术只处于初步应用的阶段，在算法设计和人机交互方面都存在改进空间，但是2020年我们有希望看到人工智能技术在各个领域内的更高级应用，这些增长将主要来自技术对用户数据的加工处理水平的提高。

2020年，机器学习和深度学习将成为人工智能领域的发展前沿，它们将完成数据管理工作，转变人们对数据科学的态度。随着模型训练水平的提高，这些技术将会被用于更多领域，改善人们的工作方式。在此之前，我们仍需要对这些算法进行更深入的研究。

物联网技术快速增长

根据国际数据公司IDC近日发布的报告，2020年底全球物联网技术的投资将达到1万亿美元，这清楚地表明智能设备和互联技术的快速增长。尽管现在我们还主要由自己控制家用电器等设备，但是未来的互联技术会让这些机器形成一个拥有自主功能的整体，并相对独立地完成命令操作。

事实上，全球物联网技术应用最广的地方不是这些家用电器，而是我们手中的智能手机。很多手机中的感知、识别与计算功能都已经应用了物联网技术。手机和人类之间的互动，将会更加依赖这些先进的技术，并最终将互联网和物联网两者密切结合。

边缘计算成为上升趋势

边缘计算指的是将计算处理通过本地设备实现，而不传输到云端，这样做可以更加快速安全地完成运算命令，减少数据处理时间。随着物联网技术的发展，边缘计算将对主流的云计算产生冲击，它们可以让企业将数据储存在数据源附近，以便开展实时分析。此外，它能够解决大数据分析对高端存储设备和高速网络传输的要求。

随着数据数量的增加，用于数据收集的传感器数量的增加，边缘计算正在被更广泛地应用。当边缘计算和云计算结合之后，它可以消除部分延迟和连接问题，并减少数据分析和管理中涉及的风险。

数据安全人员需求扩大

数据科学的发展将诞生新的从业人员，数据安全人员将是其中的重要角色。由于人工智能、物联网和边缘计算都将依赖于处理数据，数据安全问题就成为不可忽视的问题，数据安全人员既需要具备数据科学的专业知识，又要熟练了解这些日新月异的前沿技术。

尽管数据科学领域有很多计算机专家和数据科学人员，但是数据安全工作仍将是未来抢手的职业。鉴于这份工作对计算机技术和数据科学技术的高要求，数据安全人员将成为风险管理的重要环节。